“关键在于数据。”在整个职业生涯中，我多次重复这句话来解释从糟糕的数据库查询到差劲的分析结果等各种问题。当我开始将GenAI工具用于电子取证和诉讼管理时，在我抱有高度期望的领域得到了一些令人失望的结果。我本不该对罪魁祸首感到惊讶，但我又像重复1990年代的政治口号一样对自己说：“关键在于数据，笨蛋。”

通常决定电子取证和诉讼管理项目成败的——无论你谈论的是2005年的关键词搜索还是2025年的大型语言模型——都不是技术解决方案，而是数据。

陈词滥调警告：垃圾进，垃圾出

我们都说过这句话，如果你与技术资源或数据库管理员合作，那么你已经听过很多次：垃圾进，垃圾出。与GenAI相关的大型语言模型（LLM）当然也不例外。LLM不仅处理数据，还学习模式、生成上下文并尝试总结含义。如果输入文本充满全文或OCR错误（“周五安排葡萄酒转账”而不是“周五安排电汇转账”），你就无法获得期望的可靠摘要或见解。

很容易专注于闪亮的GenAI界面或有影响力的演示，但在这一切之下，高质量数据仍然至关重要。模型无法弥补缺失的上下文、断裂的线索或糟糕的元数据管理。

为什么数据质量比以往任何时候都更重要

GenAI并没有降低清洁数据的重要性，而是放大了它。在电子取证和诉讼管理中，数据质量影响可搜索性、审查效率以及关键案例和数据分析。糟糕的文本意味着漏检、误报和烦躁的平台用户。在GenAI驱动的工作流中，风险同样关键。现在，模型不仅仅是呈现搜索词，它还在重写、总结和情境化证据供人工验证。

高质量数据对电子取证和诉讼管理至关重要的几个关键原因：

• 全文完整性：过去，OCR效果差的扫描图像只会让审阅者感到沮丧。现在，它们会主动误导GenAI引擎。糟糕的数据导致糟糕的摘要。就这么简单。
• 元数据准确性：日期、保管人、文件路径和电子邮件线程仍然很重要。将草率的元数据输入GenAI，你的时间线分析就会像漫威多元宇宙一样混乱。
• 规范化和一致性：标准化格式、去重和清洁的线程确保GenAI不会浪费周期来总结相同的“在Chipotle吃午餐”电子邮件500次。没人需要那么多Chipotle，连Chipotle自己也不需要。
• 上下文保持：碎片化的数据源（分散的聊天、文档和电子邮件）需要仔细统一。如果不这样做，AI就会基于不完整的信息生成结果。就像没有盒子上的图片来拼拼图一样。

简而言之：

• 好数据 + GenAI = 更快的洞察、准确的摘要、更满意的客户和律师
• 坏数据 + GenAI = 大规模无意义输出、更大风险、不满意的客户和律师

GenAI就像一个热情洋溢的同事。无论怎样它都会产生一些东西。你的工作是确保它有正确的材料可用。

建立数据纪律

那么，作为法律服务专业人士，我们能做些什么来防止数据破坏我们的GenAI梦想？

• 早期投资数据卫生和管理：收集和摄取不仅仅是技术步骤。它们是基础，因此应将它们视为关键任务。
• 优先考虑GenAI OCR和文本提取：如果文本不可搜索，它就不可用。花时间和金钱正确地做这件事。
• 定期审计数据：抽查冗余数据、缺失元数据、断裂的家族、格式不一致和其他数据异常。如果在诉讼管理系统中有数千个数据库字段，这很常见。但如果在电子取证数据库中有数千个字段，那么你就是在做特别的事情，而且不是好意义上的特别。
• 教育利益相关者：提醒客户和律师，GenAI不是一个魔术盒。它是一个工具，会放大他们交给你的数据的质量或混乱。

闪亮的AI功能很有趣，但它们不能修复混乱的输入。如果你希望GenAI提供真正的价值，从有纪律、有组织、高质量的数据开始。这是基础。忽视这一点，你只是在自动化混乱。拥抱它，你就在释放AI驱动解决方案的真正潜力。而这绝不是愚蠢的。